リクエストライブラリで「最大再試行回数を超えました」エラーを処理するにはどうすればよいですか?
リクエスト ライブラリの最大再試行超過エラーの処理
App Store からコンテンツを取得しようとするスクリプトで、次のエラー メッセージが表示されます。リクエスト内の URL」。これは、リクエスト ライブラリが指定された URL への接続に繰り返し失敗していることを示します。
この問題を解決するには、リクエスト ライブラリの再試行処理機能を組み込むことをお勧めします。これは、次のようにスクリプトを変更することで実現できます。
import requests from requests.adapters import HTTPAdapter from urllib3.util.retry import Retry session = requests.Session() retry = Retry(connect=3, backoff_factor=0.5) adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry) session.mount('http://', adapter) session.mount('https://', adapter) url = "https://itunes.apple.com/in/genre/ios-business/id6000?mt=8" response = session.get(url)
この強化されたスクリプトでは、再試行戦略が採用されています。
- Retry(connect=3, backoff_factor=0.5) は、セッションは、URL への接続を最大 3 回再試行し、各試行の間に 0.5 秒の遅延を設けます。
- session.mount() は、再試行アダプターを HTTP プロトコルと HTTPS プロトコルの両方に関連付けます。
この実装により、接続エラーが発生した場合、スクリプトは自動的に GET リクエストを再試行し、スクリプトの堅牢性が大幅に向上します。
以上がリクエストライブラリで「最大再試行回数を超えました」エラーを処理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
